Ajouter un élément unique au tableau dans numpy

J'ai un tableau numpy contenant:

[1, 2, 3]

Je souhaite créer un tableau contenant:

[1, 2, 3, 1]

Autrement dit, je veux ajouter le premier élément à la fin du tableau.

J'ai essayé l'évidence:

np.concatenate((a, a[0]))

Mais je reçois une erreur disant ValueError: arrays must have same number of dimensions

Je ne comprends pas cela - les tableaux ne sont que des tableaux 1d.

append() crée un nouveau tableau qui peut être l'ancien tableau avec l'élément ajouté.

Je pense qu'il est plus normal d'utiliser la bonne méthode pour ajouter un élément:

a = numpy.append(a, a[0])

Lorsque vous ajoutez une seule fois ou une fois de temps en temps, l'utilisation np.appendde votre tableau devrait être correcte. L'inconvénient de cette approche est que de la mémoire est allouée à un tout nouveau tableau à chaque fois qu'il est appelé. Lors de la croissance d'un tableau pour une quantité importante d'échantillons, il serait préférable de pré-allouer le tableau (si la taille totale est connue) ou de l'ajouter à une liste et de le convertir en tableau par la suite.

Utilisation np.append:

b = np.array([0])
for k in range(int(10e4)):
    b = np.append(b, k)
1.2 s ± 16.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Utilisation de la conversion de liste python en tableau par la suite:

d = [0]
for k in range(int(10e4)):
    d.append(k)
f = np.array(d)
13.5 ms ± 277 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Tableau numpy pré-alloué:

e = np.zeros((n,))
for k in range(n):
    e[k] = k
9.92 ms ± 752 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Lorsque la taille finale n'est pas connue, la pré-allocation est difficile, j'ai essayé de pré-allouer par tranches de 50 mais cela ne s'est pas rapproché de l'utilisation d'une liste.

85.1 ms ± 561 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

a[0]n'est pas un tableau, c'est le premier élément de aet n'a donc pas de dimensions.

Essayez d'utiliser à la a[0:1]place, qui retournera le premier élément de l' aintérieur d'un seul tableau d'éléments.

Essaye ça:

np.concatenate((a, np.array([a[0]])))

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html

concatenate a besoin que les deux éléments soient des tableaux numpy; cependant, un [0] n'est pas un tableau. Voilà pourquoi cela ne fonctionne pas.

Cette commande,

numpy.append(a, a[0])

ne modifie pas le atableau. Cependant, il renvoie un nouveau tableau modifié. Donc, si une amodification est nécessaire, les éléments suivants doivent être utilisés.

a = numpy.append(a, a[0])

t = np.array([2, 3])
t = np.append(t, [4])

Cela peut être un peu excessif, mais j'utilise toujours la np.takefonction pour toute indexation enveloppante:

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> np.take(a, range(0, len(a)+1), mode='wrap')
array([1, 2, 3, 1])

>>> np.take(a, range(-1, len(a)+1), mode='wrap')
array([3, 1, 2, 3, 1])

Disons a=[1,2,3]et vous voulez que ce soit le cas [1,2,3,1].

Vous pouvez utiliser la fonction d'ajout intégrée

np.append(a,1)

Ici, 1 est un entier, il peut s'agir d'une chaîne et il peut appartenir ou non aux éléments du tableau. Impressions:[1,2,3,1]

Si vous souhaitez ajouter un élément, utilisez append()

a = numpy.append(a, 1) dans ce cas, ajoutez le 1 à la fin du tableau

Si vous souhaitez insérer un élément, utilisez insert()

a = numpy.insert(a, index, 1) dans ce cas, vous pouvez placer le 1 où vous le souhaitez, en utilisant index pour définir la position dans le tableau.